Fix hashlinks (#2)

- Fix hashlinks (fd618cc453e9c426564f4b11c5c55f87bcb5f3ca)


Co-authored-by: Mishig Davaadorj <mishig@users.noreply.huggingface.co>

README.md

@@ -7,7 +7,7 @@ language:
 
 # Carte du modèle : Guillaume Tell
 
-[Version française](#Version-française1) / [English version](#English-version)
+[Version française](#version-française) / [English version](#english-version)
 
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 # Version française
@@ -20,11 +20,11 @@ language:
 2. [Utilisation](#utilisation)
     - [Contexte de création](#contexte-de-création)
     - [Finalités et limites du modèle](#finalités-et-limites-du-modèle)
-    - [Cas d'usage et utilisateurs](#cas-d’usage-et-utilisateurs)
+    - [Cas d'usage et utilisateurs](#cas-dusage-et-utilisateurs)
     - [Exemple](#exemple)
 3. [Prompt](#prompt)
 4. [Informations sur le finetuning](#informations-sur-le-finetuning)
-5. [Utilisation d'Albert pour des tâches de RAG](#utilisation-d’Albert-pour-des-tâches-de-RAG)
+5. [Utilisation d'Albert pour des tâches de RAG](#utilisation-dalbert-pour-des-tâches-de-ragglossaire)
 5. [Glossaire](#glossaire)
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@@ -46,7 +46,7 @@ Le modèle "Guillaume Tell" vise à améliorer la vérifiabilité de la généra
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 ## Utilisation
 ### Contexte de création
-Guillaume Tell a été developpé pour **ALBERT**, l’outil d’IA Générative interministérielle de l’État, et plus particulièrement dans le cadre de [l'expérimentation d'un modèle d'assistance aux conseillers numériques](https://www.france-services.gouv.fr/actualites/experimentation-dun-modele-dassistance-france-services-IA) [France services](#Glossaire) basé sur l’intelligence artificielle. Guillaume Tell vise à répondre aux besoins spécifiques des conseillers face à un LLM, en l'occurence la vérification des réponses générées par Albert pour s'assurer de leur justesse avant de les transmettre à des usagers accueillis en maison France services. 
+Guillaume Tell a été developpé pour **ALBERT**, l’outil d’IA Générative interministérielle de l’État, et plus particulièrement dans le cadre de [l'expérimentation d'un modèle d'assistance aux conseillers numériques](https://www.france-services.gouv.fr/actualites/experimentation-dun-modele-dassistance-france-services-IA) [France services](#glossaire) basé sur l’intelligence artificielle. Guillaume Tell vise à répondre aux besoins spécifiques des conseillers face à un LLM, en l'occurence la vérification des réponses générées par Albert pour s'assurer de leur justesse avant de les transmettre à des usagers accueillis en maison France services. 
 
 ### Finalités et limites du modèle
 Guillaume Tell est un modèle de langage, avec des capacités conversationnelles et de recherche d'information sourcée. Il peut être utilisé pour formuler une réponse à des questions relatives à l'administration française (eg. démarches administratives) en allant récupérer des informations pertinentes dans sa base de connaissances (RAG) et en synthétisant une réponse à partir de celles-ci. 
@@ -138,7 +138,7 @@ Guillaume Tell a été fine tuné en utilisant l'approche LORA et une quantizati
 Le code de finetuning `finetuning.py` est disponible dans la section `Files and versions`.
 
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-## Utilisation d'Albert pour des tâches de [RAG](#Glossaire) 
+## Utilisation d'Albert pour des tâches de [RAG](#glossaire) 
 
 Il est possible d'utiliser des techniques de RAG afin d'optimiser la pertinence de la réponse du modèle. Nous pouvons ainsi obtenir des réponses basées sur les bonnes données adaptées à la question.
 C'est ce que nous faisons actuellement en production avec ALBERT.
@@ -166,16 +166,16 @@ C'est ce que nous faisons actuellement en production avec ALBERT.
 
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 ## Table of contents
-1. [Model details](#Model-details)
-2. [Uses](#Uses)
-    - [Creation context](#Creation-context)
-    - [Purposes and limitations of the model](#Purposes-and-limitations-of-the-model)
-    - [Use-cases-and-users](#Use-cases-and-users)
-    - [Example](#Example)
-3. [Prompt](#Prompt1)
-4. [Finetuning information](#Finetuning-information)
-5. [Using Albert for RAG tasks](#Using-Albert-for-RAG-tasks)
-5. [Glossary](#Glossary)
+1. [Model details](#model-details)
+2. [Uses](#uses)
+    - [Creation context](#creation-context)
+    - [Purposes and limitations of the model](#purposes-and-limitations-of-the-model)
+    - [Use-cases-and-users](#use-cases-and-users)
+    - [Example](#example)
+3. [Prompt](#prompt-1)
+4. [Finetuning information](#finetuning-information)
+5. [Using Albert for RAG tasks](#using-albert-for-rag--tasks)
+5. [Glossary](#glossary)
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 ## Model details
@@ -286,7 +286,7 @@ Guillaume Tell was fine-tuned using the LORA approach and 4-bit quantization on
 The finetuning code `finetuning.py` is available in the `Files and versions` section.
 
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-## Using Albert for [RAG](#Glossary)  tasks
+## Using Albert for [RAG](#glossary)  tasks
 
 RAG techniques can be used to optimize the relevance of the model's response. In this way, we can obtain answers based on the right data for the right question.
 This is what we are currently doing in production with ALBERT.
@@ -310,5 +310,3 @@ At the time of the model's release, the data for ALBERT's RAG consisted of the f
 ## Evaluation
 
 <!-- This section describes the evaluation protocols and provides the results. -->
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